資料來源

關鍵字搜尋熱度數據取自Google Trends資料庫，設定分析條件為2022年1月1日至 2022年5月31日期間，在臺灣以特定關鍵字於Google搜尋引擎進行的網頁搜尋行為。 疫情資料取自衛生福利部疾病管制署TCDC發布之COVID-19每日確診數人數資料。

Google Trends系統將以區間內最高搜尋值作為比較基準，提供0至100的定量結果來顯示指定關鍵字的相對熱門程度，100表示該字詞在選定條件具有最高熱度，50則為最高熱度之一半，0則表示熱度資料不足。

依據本次研究目的， 我們將COVID-19相關的23個關鍵字分為疾病名稱、症狀、防護用品及行為、篩檢及健康管理和疫苗名稱共五類，分別於Google Trends 網站中依上述條件設定進行搜尋熱度分析。

統計方法

本次研究將使用R針對COVID-19確診個案數與Google Trends關鍵字搜尋熱度進行Pearson 相關係數(Pearson correlation coefficients)分析。

依照分析結果，Pearson相關係數

• >0.6定義為高度相關(good to excellent correlation)；
• 0.4-0.6為中度相關(moderate correlation)；
• <0.4則為低度相關(poor correlation)。

關鍵字熱度與確診人數趨勢對照圖

透過觀察圖表，可看出篩檢與健康管理類別與疫情趨勢一致，而其他種類的關鍵字則在年初即有不低的討論度，透過之後的統計分析我們可以進一步驗證關鍵字與疫情關聯性的大小。

統計分析結果

經由研究結果得知，特定關鍵字詞的網路搜尋熱度與COVID-19當日的確診人數具有顯著相關性，例如covid、後遺症、快篩、確診、陽性等關鍵字；另AZ、Moderna、BNT、口罩等關鍵字則顯示低度相關。
上述結果說明了網路搜尋熱度與疫情趨勢具有程度不等的一致性，而其中以篩檢與健康管理類別的關鍵字呈現最高的關聯性，可知

在2022的疫情中，因為大量的爆發案例，人們更在乎如何去做篩檢、辨別自己是否確診，而相對的，疫苗與口罩因為已有一定程度的覆蓋率及足夠的存貨，人們對此的關注度也與疫情的關聯下降。

疫苗施打情況

上課所教套件

• dplyr : across()、arrange()、desc()、rename() 、filter()、group_by()、lag()、mutate()、bind_rows、between()
• ggplot2 : ggplot()、geom_bar()、geom_line()、geom_point()
• tidyr : pivot_longer()、spread()
• readr : read_csv()
• readxl : read_xlsx()

新套件

• shiny : tabPanel()、sidebarLayout()、checkboxGroupInput()、dateRangeInput()
• sf :st_read()
• tmap : qtm()
• DT : datatable()
• kableExtra : scroll_box()